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| Titre : | Prevision D’un Processus Fonctionnel D’ordre Un Par La Methode Du Noyau |
| Auteurs : | Mokhtari.F, Directeur de thèse ; Bendada .Fafa.Amal, Auteur |
| Type de document : | texte imprimé |
| Editeur : | Alger: univ-saida, 2014 |
| Format : | 41 p. / 27 cm. |
| Note générale : | bibliographie |
| Langues: | Français |
| Langues originales: | Français |
| Catégories : | |
| Mots-clés: | Prevision / Processus /Fonctionnel / Noyau |
| Résumé : |
L’emploi de modèles en temps discret sur les observations d’un processus dont le vrai modèles est à
temps continu peut négliger des caractéristiques essentielles de ce processus et nuire aux prévisions. Il faut garder à l’esprit que si les observation sont toujours en temps discret, il n’en n’est pas de même pour le processus qui les a générées. L’étude d’observations en temps discret n’est pas alors une justification valable pour l’emploi d’un modèle en temps discret. Les variables aléatoires à valeurs dans des espaces fonctionnels sont considérées naturellement dans plusieurs domaines des probabilités et statistiques. Aussi l’interprétation d’un processus stochastique à temps continu comme une variable aléatoire à valeurs dans un espace fonctionnel a trouvé un grand intérêt aussi bien dans les théorèmes limites pour des variables aléatoires à valeurs dans des espaces de Banach que dans l’inférence et la prévision des processus stochastiques. Nous étudions la prédiction d’un processus aléatoire à temps continu par la méthode du noyau sur tout un intervalle par une modélisation autorégressive fonctionnelle. Le type d’espace fonctionnel nous semblent intéressant dans l’application : est l’espace de Hilbert. Dans le premier chapitre, on donne un rappel sur les espaces de Hilbert. Historiquement, D.Bosq et T.Mourid(1990) sont les premier à introduit les processus autorégressifs à valeurs dans un espace de Hilbert que nous notons ARH. En particulier, nous nous intéressons aux processus autorégressifs d’ordre un, notés ARH(1), on donne quelques solutions des problème liés à la prévisions de ces processus. Dans le deuxième chapitre, on traite la prévision de processus fonctionnels hilbertien d’ordre un par des méthodes du noyau (scalaire et fonctionnelle) un , on se propose d’étudier l’estimateur à noyau du processus autorégressif hilbertien dans le cas où la variable explicative est une courbe, en considérant les deux cas pour déterminer les courbes : cas où la variable explicative réel, et le cas où la variable explicative fonctionnelle. On trouve également un résultat de convergence presque complète d’estimateurs à noyau. Dans le troisième chapitre, nous présentons les études de simulation. Nous reprenons l’exemple numé- rique du processus ARH(1) donnée par Julien Damon qui prend en considération le travail de Pumo(1993). On présente le modèle utilisé pour simuler n+1 observations d’un processus ARH(1) et on donne quelques |
| Note de contenu : |
1 Processus Autorégessif Hilbertien
2 La méthode du noyau 3 Simulation |
Exemplaires (3)
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| SCT00120 | TMMS00077 | Périodique | Salle des Thèses | Mathématique | Exclu du prêt |
| SCT00121 | TMMS00078 | Périodique | Salle des Thèses | Mathématique | Disponible |
| SCT00122 | TMMS00079 | Périodique | Salle des Thèses | Mathématique | Disponible |
Documents numériques (1)
 PREVISION D’UN PROCESSUS FONCTIONNEL D’ORDRE UN PAR LA METHODE DU NOYAU Adobe Acrobat PDF |
